Des chercheurs de l’ETH Zurich ont révolutionné la recherche de catalyseurs métalliques en développant une méthode entièrement digitalisée et automatisée. Cette approche associe l’intelligence artificielle et un laboratoire automatisé pour la synthèse et les tests, permettant de créer 150 compositions de catalyseurs en moins de six semaines.
Ces catalyseurs sont destinés à transformer le CO2 en méthanol, une source d’énergie prometteuse pour une économie hydrocarbure durable. Le méthanol peut être utilisé comme carburant ou comme matière première pour la production de composés organiques, tels que les médicaments, les plastiques ou les peintures.
Une présélection astucieuse pour réduire les possibilités
Face à l’immense diversité des combinaisons atomiques possibles pour créer un catalyseur, les chercheurs ont effectué une présélection basée sur l’expérience et les exigences économiques. Les métaux actifs principaux ont été limités à trois métaux relativement bon marché : le fer, le cuivre et le cobalt.
Des résultats fiables et rapides pour dépasser la pétrochimie
Le projet vise à générer des données fiables pour les réactions durables en énergie, car les connaissances actuelles sur les catalyseurs pour la production de carburant proviennent principalement de l’industrie pétrolière. Ces données sont essentielles pour que les algorithmes d’IA et l’intelligence de recherche humaine puissent cibler plus précisément dans l’immense espace des possibilités chimiques.
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